defset_random_seed(seed):# 设置Python的随机种子 random.seed(seed)# 设置NumPy的随机种子 np.random.seed(seed)# 设置CPU的随机种子 torch.manual_seed(seed)# 设置当前GPU设备的随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed)# 设置所有GPU设备的随机种子(如果使用多GPU) torch.cuda.manual_seed_all(seed)# 禁用C...
下面先展示python内置random函数、numpy中的random函数、tensorflow及pytorch中常见的seed使用方式(注:pytorch仅以CPU为例): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 seed=1random.seed(seed)np.random.seed(seed)tf.random.set_seed(seed)torch.manual_seed(seed)list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]a=r...
import random import numpy as np def set_random_seed(seed): # 设置Python的随机种子 random.seed(seed) # 设置NumPy的随机种子 np.random.seed(seed) # 设置CPU的随机种子 torch.manual_seed(seed) # 设置当前GPU设备的随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # 设置所有GPU设备的随机种子(如果使用多GPU)...
首先导入库: # 导入模块importrandomimportnumpyasnpimporttensorflowastfimporttorchimporttime 下面先展示python内置random函数、numpy中的random函数、tensorflow及pytorch中常见的seed使用方式(注:pytorch仅以CPU为例): seed =1random.seed(seed) np.random.seed(seed) tf.random.set_seed(seed) torch.manual_seed(se...
下面先展示python内置random函数、numpy中的random函数、tensorflow及pytorch中常见的seed使用方式(注:pytorch仅以CPU为例): seed=1 random.seed(seed) np.random.seed(seed) tf.random.set_seed(seed) torch.manual_seed(seed) list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] ...
Python模块中的numpy,这是一个处理数组的强大模块,而该模块也是其他数据分析模块(如pandas和scipy)的核心。 接下面将从这5个方面来介绍numpy模块的内容: 1)数组的创建 2)有关数组的属性和函数 3)数组元素的获取--普通索引、切片、布尔索引和花式索引
importnumpyasnp X = np.array([[1,2], [2,2], [2,3], [8,7], [8,8], [25,80]]) clustering = DBSCAN(eps=3, min_samples=2).fit(X) clustering.labels_ array([0,0,0,1,1,-1]) # 0,,0,,0:表示前三个样本被分为...
设置Numpy的随机数种子 np.random.seed(42) 通过综合设置PyTorch(包括CPU和CUDA)、Numpy等库的随机数种子,可以最大限度地确保模型训练和实验的可重复性。 三、使用TensorFlow设置随机数种子 TensorFlow也是一个广泛使用的深度学习框架,它同样提供了设置随机数种子的方法来保证实验可重复性。
def set_random_seed(seed): """Set random seeds.""" random.seed(seed) # 设置 Python 内置随机库的种子 np.random.seed(seed) # 设置 NumPy 随机库的种子 torch.manual_seed(seed) # 设置 PyTorch 随机库的种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # 为当前 CUDA 设备设置种子 ...
Hoe to set random seed programwide in python? 1.利用random包设置 import random random.seed(n) # n就是你想设置的随机种子 2. 利用numpy包设置 numpy.random numpy.random.seed(n) 由于经常要调用别人的包,你也不知道别人是用的什么包产生随机数,所以最好把这两个都设置上。但由于你也不知道你调用的...